[0001] 本发明属于电信号的测试领域，具体地说是一种基于多源数据的叶片防雷导通测试系统及方法。

[0002] 风力发电机通常设置于开阔的区域，暴露在直接雷击的威胁之下，被雷电直接击中的概率较大。随着雷电活跃地区装机量的增加，导致叶片遭受雷击的事故也越来越多，叶片防雷是风电机组防雷的关键环节，叶片防雷性能的好坏已经成为机组的可靠性的重要因素。近年来，随着服役机组投运时间及数量的不断增加，叶片雷击损伤事故越来越多。兆瓦级风力发电机的整体高度达到150m以上，因此风机的叶片部分极易被雷电击中。近3年数据统计，雷击叶片引起的风电机组叶片年故障率约为5%，占风机过火事故的35%。而这些雷击叶片造成衍生事故中有50%以上为叶片防雷导通出现问题所致。若叶片遭受雷击，轻则留下雷击孔，内部形成碳化区域，造成结构损伤。重则叶片炸裂，甚至断裂，导致直接报废。所以风机的叶片防雷导通检测便显得尤为重要。

[0003] 传统的风机叶片防雷导通测试，一般采用吊篮作业方式（或采用更为安全的伸缩臂方式），这些方式发生不安全事故的概率及损失依然较高。另外，工作时间长（单机组在3小时以上），测试中需要至少三人配合完成，对风电场现场安全管控难度大，为避免吊篮作业的风险，减少现场一级高风险作业次数，同时提高叶片防雷导通测试的效率，减少人工费用的投入，同时传统的风机叶片防雷导通测试无法对导通测试过程中的叶片图像信息对防雷导通场景下的叶片损伤情况进行准确分析，进而无法综合叶片损伤情况和叶片电流传输信息对叶片防雷导通性能进行准确评估，进一步降低了对叶片防雷导通性能评估的准确性和评估效率，现有技术中大多存在上述问题；以上专利均存在本背景技术提出的问题，为了解决本背景技术提出的问题，本申请设计了一种基于多源数据的叶片防雷导通测试系统及方法。

[0016] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。

[0017] 实施例1

[0018] 在本实施例中，需要具体说明本实施例适用的场景，如图4和图5所示，将放电设备安装在无人机支架上，放电设备包括支撑架和接触网，接触网为铜质，无人机携带放电设备飞行，使接触网与叶片接触，电流源通过导线与接触网相连接，电流源通过导线向接触网释放电流；在本实施例中，为解决背景技术中提出的技术问题，本发明提供优选的一种实施例：如图1和图2所示，一种基于多源数据的叶片防雷导通测试方法，其包括以下具体步骤：
S1、无人机携带放电设备接触风机叶片的指定位置，向风机叶片输出指定大小的电流，获取风机叶片的图像数据，同时获取风机叶片表面的电流传输数据；
在本实施例中，无人机携带放电设备接触风机叶片的指定位置，向风机叶片输出指定大小的电流，获取风机叶片的图像数据，同时获取风机叶片表面的电流传输数据的具体步骤为：
S11、在风机叶片表面等距设置若干个电流采集终端，用于采集测试过程中的风机叶片表面各指定位置的电流，将放电设备安装在无人机上，无人机携带放电设备飞行至风机叶片尖部指定位置，使放电设备的接触网接触风机叶片，电源通过导线向接触网放电，进而向风机叶片输出指定大小的电流，用以模拟雷电场景，进行导通测试；
S12、通过图像采集终端采集导通测试前后的风机叶片的图像变化数据，储存在第一储存组件中；
在本步骤中包括以下具体内容，S121、图像采集：使用高分辨率的相机或无人机搭载的图像采集设备，对风机叶片进行全方位的图像采集；
S122、 数据记录：记录叶片表面在自然光或辅助照明条件下的图像，确保图像清晰，能够反映出叶片表面的实际情况；
S123、预处理：对采集到的图像进行预处理，包括调整对比度、亮度、滤波等，以便更好地突出叶片表面的细节；
通过以上步骤，利用图像采集终端收集的数据可以有效地辅助工程师分析风机叶片的健康状况，及时进行必要的维修和更换，确保风力发电系统的稳定运行；
S13、电流采集终端采集导通测试过程中的各指定位置的电流数据，储存在第二储存组件中；
S2、获取风机叶片的图像数据导入图像分析模型中进行电流对风机叶片图像损伤分析；
在本实施例中，图像分析模型包括以下具体步骤：
S21、获取采集得到的导通测试前后的风机叶片的图像变化数据，同时获取导通测试过程的电流大小；
S22、获取采集得到的导通测试前后的风机叶片的图像变化数据导入风机叶片图像损伤计算公式中计算风机叶片图像损伤值，其中，风机叶片图像损伤计算公式为：
，其中，n为风机叶片的图像像素点的个数，xih为测试后的风机叶片
图像第i个像素点的像素值，xiq为测试前的风机叶片图像第i个像素点的像素值，hi为风机叶片图像第i个像素点至风机与接触网接触点的距离，L为风机叶片长度；
S23、获取得到的风机叶片图像损伤值和导通测试过程的电流大小导入电流对风机叶片图像损伤分析值计算公式中计算电流对风机叶片图像损伤分析值，其中，电流对风机叶片图像损伤分析值计算公式为： ，其中，Id为导通测试过程
释放的电流大小，Is为导通测试过程释放的电流标准值；
S3、获取风机叶片表面的电流传输数据导入电流传输影响分析模型中进行电流传输影响异常分析；
在本实施例中，获取风机叶片表面的电流传输数据导入电流传输影响分析模型中进行电流传输影响异常分析包括以下具体步骤：
S31、获取导通测试过程中的各指定位置的最大电流数据，设为 ，
其中，m为电流采集位置数量， 为第j个电流采集位置的最大电流数据，同时获取对于指定位置至风机与接触网接触点的距离数据，设为 ，其中， 为第j个电流
采集位置的风机与接触网接触点的距离；
接触网接触点的距离；
S32、将获取的导通测试过程中的各指定位置的最大电流数据、指定位置至风机与接触网接触点的距离数据导入电流传输影响异常分析值计算公式中计算电流传输影响异常分析值，其中，电流传输影响异常分析值计算公式为： ，其中， 为导
通测试过程中第j个电流采集位置的标准电流；
S4、获取电流对风机叶片图像损伤分析结果和电流传输影响异常分析结果进行防雷导通测试结果的分析；
在本实施例中，获取电流对风机叶片图像损伤分析结果和电流传输影响异常分析结构进行防雷导通测试结果的分析包括以下具体内容：
获取计算得到的电流对风机叶片图像损伤分析值和电流传输影响异常分析值导
入防雷导通测试异常值计算公式中计算防雷导通测试异常值，其中，防雷导通测试异常值计算公式为： ，其中， 为图像损伤占比系数，获
取计算得到的防雷导通测试异常值；
S5、根据防雷导通测试结果判断叶片是否需要进行维护；
在本实施例中，根据防雷导通测试结果判断叶片是否需要进行维护包括以下具体内容：
获取计算得到的防雷导通测试异常值，将获取得到的防雷导通测试异常值与设定的防雷导通测试异常阈值进行对比，若得到的防雷导通测试异常值大于等于设定的防雷导通测试异常阈值，则需要进行维修维护，若得到的防雷导通测试异常值小于设定的防雷导通测试异常阈值，则不需要进行维修维护。

[0019] 在此需要说明的是，本申请中的图像损伤占比系数和防雷导通测试异常阈值的取值方式为：获取200组叶片防雷导通测试中的风机叶片的图像数据和风机叶片表面的电流传输数据，导入防雷导通测试异常值计算公式中进行防雷导通测试异常值计算，同时专家评估风机叶片防雷导通测试是否合格，将计算得到的防雷导通测试异常值和合格判断结果导入拟合软件中，输出符合最高判断准确率的图像损伤占比系数和防雷导通测试异常阈值的取值。

[0020] 在本实施例中需要说明的是，本实施例相对于现有技术的好处为：通过无人机携带放电设备接触风机叶片的指定位置，向风机叶片输出指定大小的电流，获取风机叶片的图像数据，同时获取风机叶片表面的电流传输数据，获取风机叶片的图像数据导入图像分析模型中进行电流对风机叶片图像损伤分析，获取风机叶片表面的电流传输数据导入电流传输影响分析模型中进行电流传输影响异常分析，获取电流对风机叶片图像损伤分析结果和电流传输影响异常分析结果进行防雷导通测试结果的分析，根据防雷导通测试结果判断叶片是否需要进行维护，本方案首先通过对导通测试过程中的叶片图像信息对防雷导通场景下的叶片损伤情况进行准确分析，然后综合叶片损伤情况和叶片电流传输信息对叶片防雷导通性能进行准确评估，提高了对叶片防雷导通性能评估的准确性和评估效率。

[0021] 实施例2

[0022] 如图3所示，一种基于多源数据的叶片防雷导通测试系统，其基于上述一种基于多源数据的叶片防雷导通测试方法实现，其具体包括：数据采集模块，用于控制无人机携带放电设备接触风机叶片的指定位置，向风机叶片输出指定大小的电流，获取风机叶片的图像数据，同时获取风机叶片表面的电流传输数据；
图像损伤分析模块，用于获取风机叶片的图像数据导入图像分析模型中进行电流对风机叶片图像损伤分析；
电流传输异常分析模块，用于获取风机叶片表面的电流传输数据导入电流传输影响分析模型中进行电流传输影响异常分析；
测试结果分析模块，用于获取电流对风机叶片图像损伤分析结果和电流传输影响异常分析结果进行防雷导通测试结果的分析；
维护判断模块，用于根据防雷导通测试结果判断叶片是否需要进行维护；
其中，数据采集模块的数据输出端分别与图像损伤分析模块、电流传输异常分析模块连接，图像损伤分析模块的输出端、电流传输异常分析模块的输出均与测试结果分析模块连接，测试结果分析模块的输出端与维护判断模块连接；
本实施例还包括控制终端，用于图像获取模块、图像评估模块、切割机运行分析模块、切割速度分析模块、控制切割模块的控制运行。

[0023] 实施例3

[0024] 本实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；处理器通过调用存储器中存储的计算机程序，执行上述的一种基于多源数据的叶片防雷导通测试方法。

[0025] 该电子设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，能够包括一个或一个以上的处理器和一个或一个以上的存储器，其中，该存储器中存储有至少一种计算机程序，该计算机程序由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的一种基于多源数据的叶片防雷导通测试方法。该电子设备还能够包括其他用于实现设备功能的部件，例如，该电子设备还能够具有线或无线网络接口以及输入输出接口等部件，以便进行数据的输入输出。本实施例在此不作赘述。

[0026] 实施例4

[0027] 本实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有可擦写的计算机程序；当计算机程序在计算机设备上运行时，使得计算机设备执行上述的一种基于多源数据的叶片防雷导通测试方法。

[0028] 例如，计算机可读存储介质能够是只读存储器、随机存取存储器、只读光盘、磁带、软盘和光数据存储设备等。

[0029] 上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本发明实施例的流程或功能。计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线网络或/和无线网络方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD），或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。